R에서 단순 피쳐 객체 자르기

maptools::pruneMap(lines, xlim= c(4, 10), ylim= c(10, 15))SpatialPolygon 또는 SpatialLine 에 사용되는 것과 비슷한 sf 맵 객체를 자르는 기능이 있습니까?

나는 고려하고 st_intersection()있지만 적절한 방법이있을 수 있습니다.

st_intersection아마도 가장 좋은 방법 일 것입니다. sf객체가 입력과 교차 하는 데 가장 적합한 방법을 찾으십시오 . 다음은 편리 raster::extent하고 오래된 것과 새로운 것을 혼합 하여 사용하는 방법 입니다. nc만든 사람 example(st_read):

st_intersection(nc, st_set_crs(st_as_sf(as(raster::extent(-82, -80, 35, 36), "SpatialPolygons")), st_crs(nc)))

나는 당신 st_intersection이 정확히 일치하는 CRS를 필요로하지 않기 위해 동축 할 수 있다고 생각하지 않으므로 둘 다 NA로 설정하거나 동일하게하십시오. bbox / extent afaik를위한 쉬운 도구가 없기 때문에 래스터를 사용하면 작업을보다 쉽게 ​​만들 수 있습니다.

오늘부터 하는 존재 st_crop의 GitHub의 버전 기능 sf( devtools::install_github("r-spatial/sf")가까운 장래에 아마 CRAN에 너무).

그냥 발행하십시오 :

st_crop(nc, c(xmin=-82, xmax=-80, ymin=35, ymax=36))

벡터의 이름은 순서에 관계없이 지정 해야합니다xmin xmax ymin ymax .

st_bbox자르기 제한 으로 읽을 수있는 모든 개체를 사용할 수도 있습니다 . 매우 편리합니다.

또 다른 해결 방법은 나를 위해 더 큰 shapefile이 더 빠르다는 것입니다.

library(sf)
library(raster)
library(rgeos)
library(ggplot2)

# Load National Forest shapefile
# https://data.fs.usda.gov/geodata/edw/edw_resources/shp/S_USA.AdministrativeForest.zip
nf.poly <- st_read("S_USA.AdministrativeForest"), "S_USA.AdministrativeForest")

crop_custom <- function(poly.sf) {
  poly.sp <- as(poly.sf, "Spatial")
  poly.sp.crop <- crop(poly.sp, extent(c(-82, -80, 35, 36)))
  st_as_sf(poly.sp.crop)
}

cropped <- crop_custom(nf.poly)

함수로서 @mdsumner의 솔루션. rastaRasterBrick, extent, bbox 등 이면 작동합니다 .

# Crop a Simple Features Data Frame to the extent of a raster
crop.sf = function(sfdf, rasta) {
  st_intersection(sfdf, st_set_crs(st_as_sf(as(extent(rasta), "SpatialPolygons")), st_crs(sfdf)))
}

래스터 crs ()를 st_crs ()로 변환하는 방법을 모르기 때문에 래스터의 crs 정보를 버립니다.

내 컴퓨터와 내 데이터 샘플의 raster::crop경우 SpatialLinesDataFrame 버전의 데이터와 동일한 성능을 제공 합니다.

@pbaylis의 솔루션은 약 2.5 배 느립니다.

# Slower option.
crop.sf2 = function(sfdf, rasta) {
  st_as_sf(crop(as(sfdf, "Spatial"), rasta))
}

편집 : 누군가의 의견은 spex을 제안 합니다 . 이것은 ras에서 crs가있는 경우 SpatialPolygons를 생성합니다.

이 코드는 spex와 동일한 방법을 사용합니다.

# Crop a Simple Features Data Frame to the extent of a raster
crop.sf3 <- function(sfdf, rasta) {
  # Get extent and crs
  ext.sp <- as(extent(rasta), "SpatialPolygons")
  crs(ext.sp) <- crs(rasta)

  # crop
  st_intersection(sfdf, st_as_sf(ext.sp))
}